Mavrix 於 Quirk's New York 強調可信人類證據在 AI 時代的重要性

在「免費數據、無價值數據：究竟還有甚麼值得付費？」專題環節中，Mavrix 與 Delineate 探討 AI 如何把問卷設計、數據編碼、內容摘要、分析及報告編製等工作自動化。該環節的核心觀點是：隨著研究流程中的例行工作愈來愈容易自動化，價值重心亦將轉向較難複製的證據：包括獨有而及時的訊號、經核實的真人參與、難以接觸的受眾，以及辨別真正重要事項的專業判斷。

Mavrix 全球商務集團執行副總裁 Glen Collins 表示：「AI 為業界帶來前所未有的能力。但如果我們一開始便找錯訪談對象，AI 亦無法補救。如果作為基礎的人類證據並不可靠，科技只會讓我們更快、更有把握地分析這些薄弱的證據。只有輸入更可靠的人類證據，才能輸出更優質的洞察。」

Mavrix 亦提出「人類證據鏈」概念，將驗證流程分為五個環節：接觸（Reach）、資格審核（Qualify）、身份核實（Verify）、深入互動（Engage），以及確保證據經得起質疑（Defend）。其目的並非增加核查次數，而是確保一旦研究結果受到質疑，相關證據仍能經得起審視。

在 Quirk's 大會第二日，Mavrix 聯同 BCG 及 Knit 討論規模化定性研究，探討如何透過 AI 主持訪談、影片和分析，在提升速度及規模的同時，促成更深入、更豐富的參與者交流。對 Mavrix 而言，其中一項重要啟示是，參與者僅僅符合資格已不足夠。更深入的研究任務，需要相關性高、善於表達、積極投入、真實可信並樂於分享見解的參與者。

在兩場專題環節中，Mavrix 傳遞的核心訊息均聚焦三大因素：速度、質素及 AI。速度可確保研究及時完成，從而影響決策。質素令證據足以支持行動。AI 則能以過往難以達到的規模發掘模式。

Mavrix 亦再次強調一項更廣泛的原則：應根據目標受眾選擇招募方式，而不是讓既定的招募方式反過來限制受眾。視乎受眾特點及市場情況，網上調查、電話訪問、專業社群、面對面訪問及混合研究方法均可能適用。

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SOURCE Mavrix